jupyter代码运行

您可以在Jupyter Notebook中运行代码。首先，您需要确保已安装并配置好Jupyter Notebook。然后，按照以下步骤执行代码：

1. 打开终端（在Windows上是命令提示符或PowerShell）。
2. 输入`jupyter notebook`并按下回车键。
3. 这将启动Jupyter Notebook服务器，并在默认浏览器中打开Jupyter界面。
4. 在Jupyter界面中，您可以看到文件浏览器。选择一个文件夹或新建一个Notebook文件。
5. 点击"New"按钮，并选择要创建的Notebook类型（例如，Python 3）。
6. 这将打开一个新的Notebook页面，在其中您可以编写和执行代码。
7. 在代码单元格中输入您的代码，并按下Shift + Enter来执行它。
8. Jupyter Notebook将运行代码并显示输出结果（如果有的话）。

请注意，您可以使用Markdown单元格来添加注释和文档说明。此外，Jupyter Notebook还提供了许多其他功能和快捷键，以帮助您更好地使用和管理代码。

相关问题

jupyter 代码运行

Jupyter Notebook是一个非常方便的数据处理工具，提供了轻量灵活的特点。在使用Jupyter时，您可以使用命令行模式来安装库，只需在代码块中输入"pip install XXXX"，然后按Shift+Enter即可执行安装操作。您也可以通过点击界面上的"Terminal"按钮进入命令行模式，并使用"pip install XXX"来安装库。另外，如果您正在使用虚拟环境启动Jupyter，它会使用虚拟环境中的第三方库。此外，您还可以通过在文件~/.ipython/profile_default/ipython_config.py中添加代码来导入所需的库，例如导入numpy和matplotlib。至于Jupyter代码的运行，您可以在代码块中编写代码，并按Shift+Enter来执行代码。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Python】Jupyter的基础入门](https://blog.csdn.net/l782060902/article/details/129499476)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [jupyterlab的几个技巧](https://blog.csdn.net/qq_45404676/article/details/104859246)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

jupyter代码运行成功不显示玫瑰图

在Jupyter Notebook中，如果您的代码块是用于生成玫瑰图（例如使用matplotlib库），但结果显示为空或者未正常显示，可能有以下几个原因：

1. **数据问题**：检查你的数据是否已经准备好，是否包含了生成玫瑰图所需的元素。对于玫瑰图（又叫饼图或环形图），你需要的是分类的数据及其对应的数值。

2. **代码语法**：确认你的代码是否正确设置了`plt.pie()`函数，包括数据、颜色、标签等参数。例如：

   labels = ['A', 'B', 'C']
   sizes = [30, 50, 20]
   plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
   plt.title('Rose Plot Example')
   plt.show()

3. **图形显示问题**：有时候Jupyter Notebook可能不会自动显示图形，你可以试着重启一下Kernel或者手动调用`plt.show()`来触发图形显示。

4. **环境配置**：确保你的环境中已经安装了matplotlib和其他依赖库，并且版本兼容。你可以通过`!pip list | grep matplotlib`来查看是否已安装。

5. **输出控制**：如果在特定的环境下，比如JupyterLab中，你可能需要选择“显示”选项来查看图形。

如果以上步骤都检查过了还是无法显示，建议检查你的代码是否被隐藏或缩进有问题，以及查看Jupyter的输出日志以获取更具体的错误信息。